| 标题 | 经济增长与环境污染关系的实证分析 |
| 范文 | 吴秋桐 摘要：文章主要以环境库兹涅茨曲线为核心，通过建立EKC模型对南京市近30年的环境污染水平与经济发展之间的关系进行深入分析，为南京市政府治理环境提出合理的政策性建议。研究发现，南京市人均GDP在很大程度上与该市的工业废气和固体废弃物的排放量有关，而这二者又极大的制约了南京市的经济发展；南京市的废气和固体废物的排放量将成为南京环境污染的重要来源。 关键词：环境污染；经济增长；人均GDP；工业三废 一、引言 南京是江苏省的省会，是长江流域以及长江三角洲的发达城市，同样也是该地区的经济核心城市。根据相关部门的统计，在我国全年污染排名当中，南京市的PM2.5平均浓度超过了国家标准的2倍。有关专家预测，南京市主要污染物的排放量已经超过了环境自净能力的50%以上，必须要大量削减污染物的排放量才能达到环境质量标准所要求的水平，在当前大力提倡实行可持续发展战略的情况下，南京的环境保护和污染治理迫在眉睫。 从图1中发现，工业废水排放量自1986年以来出现波动，从1986年到1991年废水排放量出现加速增长的趋势，但1991年后废水排放量大幅度下降直到2001年一直趋于相对稳定的状态排放，2001年后废水的排放量又显著下降，之后的10年排放量依舊在持续下降，但是下降幅度较小，持续时间较长。工业废气排放与工业固废排放均保持相对稳定平缓的趋势缓慢增长。南京市的GDP总值自1986年以来，前10年都缓慢逐年增长，从2000年开始增长率显著提升，10年内GDP总值突飞猛进。 二、计量模型与数据 本研究可以通过环境库兹涅茨曲线来对经济发展以及环境污染之间进行定量的分析，本文以倒U型曲线理论为核心，通过以南京市1986年至2015年间的环境污染状况以及经济发展为基础来研究环境污染与南京市人均GDP之间的关系，并建立了有关计量模型。 通过大量研究发现，针对南京市环境污染问题与人均GDP之间采用倒U型环境曲线并不能很好反应二者之间的关系。针对这种现象Bandyopadhyay等人曾提出可以将二次、三次函数以及对数进行三者结合，建立计量模型，在分析过程中还要考虑到其他各个方面的因素，其中例如技术的发展以及产业结构变化等等。除了上述因素之外还要考虑城市经济发展当中出口依赖度、外贸直接投资等对环境的影响。而采用对数函数可以在一定程度上解决上述因为数据异方差而造成的影响。鉴于此，本文建立了EKC模型如下： LnYt=β0+β1LnXt+β2（LnXt）2+β3（LnXt）3+μt 上式当中，C表示的是人均GDP，Y表示的是废弃物排放量，u表示的是随机误差、β表示系数，其中t表示年份。 通过对张红凤等人的研究可以发下，对于模型的估计主要存在以下几种结果： （1）β1>0且β2=β3=0，表示的二者之间为正相关线性关系； （2）β1<0且β2=β3=0，表示的二者之间为负相关线性关系； （3）β1>0，β2<0且β3=0，表示的二者之间为“倒U”型的关系，曲线拐点是在y=-处； （4）β1<0，β2>0且β3=0，表示的二者之间为“U”型关系； （5）β1>0，β2<0且β3>0，表示的二者之间为“N”型或“～”型； （6）β1<0，β2>0且β3<0，表示的二者之间为“倒N”型或“∽”型。 本文在研究当中为了能够真实的反映城市经济的发展状况，采用人均GDP来表示，众所周知人均GDP与总量GDP之间存在着一定的差异，可以说人均GDP更能够真实的反映出经济发展对环境造成的损伤。 三、实证分析 （一）样本数据分析 整理南京市1986年至2015年的面板数据分析可得：基于对人均GDP的二次和三次方程比较，由于拟合优度表示回归模型能解释样本的百分比，因此选择拟合度R2相对较高的二次和三次方程结合后的数据分析结果。通过曲线估计的结果可以发现，方程的拟合度R2都大于0.95，P趋向于0，t的绝对值大于2，表明统计显著有意义。对上述回归结果进行的对比研究如下文。 各项污染物与人均GDP模型的回归结果可以表示为： （a）人均工业废水排放与人均GDP ln（aCOD）=-12.7364+4.9643[ln（aGDP）]-0.4282[ln（aGDP）]2+0.0106[ln（aGDP）]3 （b）人均工业废气排放与人均GDP ln（aSO2）=28.3117-5.1868[ln（aGDP）]+0.4622[ln（aGDP）]2-0.012[ln（aGDP）]3 （c）人均工业固废排放与人均GDP ln（aSOL）=36.7017-11.6266[ln（aGDP）]+1.1882[ln（aGDP）]2-0.0389[ln（aGDP）]3 通过对上述几个公式的推到可以看出，南京市的人均GDP与废水排放量之间存在着“～”型特征，且当人均GDP为4651时曲线开始呈现下降趋势，次点也即拐点处，从全国倒U型曲线来看，其拐点在2792处。就废气排放量来看，南京市的U型曲线的拐点在3955处而全国的则在2236处。就固废排放量而言，南京市在3539处，而全国则在曲线的拐点处不存在实数解。通过上述的估算结果可以明显发现，当南京地区人均的GDP在临界水平之下时此时废气和固废排放量均会随着人均GDP的增加而降低，而在超过临界值以后废气和固废又会逐渐增加。 （二）对南京市库兹涅茨环境曲线分析 本文在研究环境库兹涅茨曲线曲线时，主要是以南京市1986年至2015年之间的三废排放量的相关数据为依据，并根据所在年份的城市人口数来计算平均污染物排放量。 南京市废水排放量与人均GDP之间存在着明显的倒U型关系，在经济发展较为迅速的时期，当人均GDP比临界水平要低时此时废水的排放量将会呈现明显的增加。而当人均GDP高于临界水平时，其废水排放量呈现下降趋势。在南京工業发展初期，城市不断加大对工业投入，不断进行城市现代化建设，环境污染范围也在不断扩大，通过对环境的破坏来促进城市经济的发展，当工业化进程达到了一定高度，人们开始重视环境污染对自身的影响，市民的环保意识逐渐提高，同时政府对各个化工企业污染物排放的限制更加严格，废水排放量缓慢平稳地呈现下降趋势。 南京市的人均GDP与工业废气排放量及其人均量之间并不存在显著的环境库兹涅茨曲线关系，而是呈现出接近水平的弱环境库兹涅茨曲线关系。随着经济的发展，工业废气的排放量逐渐增加，开始增加幅度较大，后来增加幅度逐渐下降趋于平缓。南京市的人均GDP与工业固废生产量及其人均量之间并不存在显著的环境库兹涅茨曲线关系，而是呈现出接近水平的弱环境库兹涅茨曲线关系。 环境库兹涅茨曲线针对废气、废水以及固废等能够很好的适用。国外的一些专家在针对环境污染的研究当中也发现，通过人均收入来反映环境变化并不能符合倒U型曲线的所有特征。在某些特殊的情况下，当经济持续增长时，环境问题可能会持续的出现恶化，而当前南京所出现的这种倒U型环境兹涅茨曲线从整体上来看，较为平缓与我国在工业化进程当中弱环境库兹涅茨曲线有着一定的相似性。通过这种曲线可以看出，在当前阶段南京的环境变化与经济发展之间的关系存在着一定的复杂性，当人均收入上升时其污染排放量在一段时间内上升并达到峰值，在达到峰值以后并不是通常的下降，而是随着人均收入的增加继续增加，从而使环境变得更为恶劣。 四、对南京市治理环境的政策建议 经济的发展离不开工业，而工业的生产与发展需要依赖大量的资源，而这些资源的消耗最后势必会产生各类的污染物。就当前南京经济发展而言，在工业生产当中因为能源利用率低，一方面造成了能源的极大浪费，另一方面因为能源的未充分利用造成了更大的环境污染。而现阶段南京部分地区没有正确的认识到环境问题的重要性，在污染治理过程中很多工作实施不到位。针对这种现象政府部门要采取积极的措施，深入开展环境保护行动，积极整顿那些三高两低的公司，完成对扬子石化、南钢等企业的脱硫减排等问题。通常情况下，当经济取得良好发展，科技取得巨大进步时，对于污染治理的效果会越好。如果科技投入力度低则在污染治理过程中难度会越大，南京政府可以通过科技手段不断研发高端环保绿色能源，从根本上改变能源消费的结构，从而达到治理环境问题的目的。 环境污染问题是一个大问题，它与整个世界甚至是整个地球有关。环保事业的发展需要每一个付出共同的努力，只有当每一个人承担起环境治理的责任和义务时，才能从根源上解决环境污染问题。人类社会的进步、城市经济的发展不能建立在破坏环境的基础上，只有真正认识到环境的重要性，才能实现可持续发展。 参考文献： [1]傅京燕，环境成本内部化与产业国际竞争力[J].中国工业经济，2002（06）. [2]符淼，黄灼明，我国经济发展阶段和环境污染的库兹涅茨关系[J].中国工业经济，2008（06）. [3]涂正革，环境、资源与工业增长的协调性[J].经济研究，2008（02）. [4]吴玉萍，董锁成，宋键峰，北京市经济增长与环境污染水平计量模型研究[J].地理研究，2002（02）. [5]杨凯，叶茂，徐启新，上海城市废弃物增长的环境库兹涅茨特征研究[J].地理研究，2003（01）. [6]张红凤，周峰，杨慧，郭庆，环境保护与经济发展双赢的规制绩效实证分析[J].经济研究，2009（03）. [7]Gene M. Grossman， Alan B. Krueger.Environmental impacts of a North American Free Trade Agreement[R]. National Bureau of Economic Research Working Paper 3914.1991. [8]Gene M. Grossman， Alan B. Krueger.Economic growth and the Environment[J].1995（02）. （作者单位：江苏大学财经学院） |
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